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最近 ，OpenAI又传出购置芯片的新闻 ，但采购工具却并非英伟达或谷歌 。

据相识 ，这笔订单落在了晶圆级芯片公司Cerebras身上 ，协议总金额凌驾100亿美元、对应最高约750兆瓦算力容量 ，并将分阶段在2026—2028年落地 。

众所周知 ，恒久以来 ，OpenAI的焦点训练系统一直建设在英伟达GPU之上 。但最近一段时间里 ，OpenAI一直在实验把算力“鸡蛋”放进多个篮子里 。

去年6月 ，有媒体披露称OpenAI妄想通过Google Cloud租用芯片 ，为包括ChatGPT在内的产品提供部分推理算力 。

这一算力供应战略上爆发转变背后 ，是美国AI工业的两大阵营相互作用下的效果：一边是以英伟达为焦点的GPU生态 ，另一边是近年来崛起的谷歌阵营TPU（谷歌自研的AI专用加速芯片）生态 。

在大模子爆发初期 ，英伟达险些是算力的唯一中心：从训练到推理 ，从芯片到CUDA生态 ，行业别无其他选择 。

但在已往两年 ，这种“绝对焦点”职位最先松动 。一方面GPU供应恒久主要、价钱高企；另一方面超大模子推理负载激增 ，催生对专用加速器与替换架构的现实需求 ，也为其他算力蹊径留下切口 。

在这一配景下 ，谷歌的TPU蹊径逐渐成型 。通过把TPU与Gemini、VertexAI的节奏深度绑定 ，谷歌逐步搭建起一套“从芯片到模子、云效劳”的一体化供应系统 。?

Cerebras则是OpenAI在两大阵营之外插入的一枚筹码：它主打晶圆级芯片的手艺蹊径 ，主打低延迟推理与特定负载的吞吐优势 。这家公司也一直被各路机构视为美股潜在IPO标的 。

在英伟达和谷歌两大阵营的“楚河汉界”之间 ，头部AI企业们在“站队”与“相助”间一直交织 。

01

两大基座阵营 ，既要“合纵”也要“连横”

只管在AI算力国界泛起了“两大阵营”分解的征象 ，但在已往一年里 ，英伟达仍是市场的绝对主力：IDC在2025年二季度的统计显示 ，英伟达在AI算力厂商份额占比约85.2% 。

只是在AI工业中 ，“盟友”与“仇人”的界线往往并不清晰 ，但仍能在头部企业身上 ，窥探到一丝生态上的偏好 。

英伟达的主力相助同伴中 ，微软和AWS（亚马逊云效劳）一连把英伟达新品作为云端算力主力；与此同时 ，谷歌也在加速把TPU打造成更“可迁徙”的选项 ，并通过刷新对PyTorch等主流框架的支持、与包括Meta在内的企业/开发者社区协作 ，降低外部使用门槛 。

以微软为例 ，凭证Omdia的估算 ，2024年微软采购了约48.5万块英伟达Hopper系列GPU ，险些是其竞争敌手的两倍之多 ，显示出它在AI基建领域与英伟达的细密关系 。

2025年11月 ，微软与数据中心运营商IREN签署了一份约97亿美元的条约 ，其中包括约莫58亿美元的英伟达GB300芯片与相关装备 ，用于进一步扩展Azure的AI盘算能力 。

不止云厂商 ，一众大模子企业也是英伟达的基本盘 ，马斯克此前曾体现xAI的Colossus超算在2025年已安排约20万块英伟达GPU ，用于训练Grok系列模子 ，并妄想进一步扩容 。

不过 ，只管英伟达的GPU系统虽然市场份额高达八成以上 ，但其高本钱与软件生态锁定 ，也让一些头部用户最先追求新的供应链渠道 。

另一边 ，谷歌TPU在某些推理与训练场景上拥有更低本钱的优势 ，并且与云效劳深度整合 ，这使得市场近年来对其兴趣一直增添 。

几周前 ，曾有媒体披露Meta正在评估在2027年后引入谷歌自研芯片的可能性 ，相关相助规；虼锸诿涝 ，这使TPU有时机成为英伟达之外的一个主要替换样本 。

类似的选择也泛起在Anthropic身上 。去年10月 ，Anthropic宣布将大幅扩大与Google Cloud的相助 ，妄想使用多达一百万颗TPU芯片、总价值抵达数十亿美元的算力资源 ，来训练和效劳下一代Claude模子 ，并预计在今年实现凌驾1吉瓦的盘算能力上线 。

Google Cloud CEO库里安称 ，“Anthropic大幅扩大使用TPU ，反应了团队多年来在使用TPU时视察到的强劲价钱性能比和效率 。”

不过 ，Anthropic和谷歌的相助离不开资源面配景 。谷歌既是Anthropic的早期投资者 ，也是其最主要的云算力提供方之一 。果真信息显示 ，谷歌已累计向Anthropic投资凌驾30亿美元 ，持有约14%股权 。

Anthropic CFO Krishna Rao此前曾体现：“Anthropic与Google有恒久同伴关系 ，这次扩展有助于一连增添界说前沿AI所需的算力 。”

通过加大对TPU的使用 ，Anthropic在本钱与算力供应上获得更高确定性 ，同时也加深了与谷歌在云基础设施层面的恒久相助关系 。

不过 ，AI工业国界中 ，纵然是资真相助同伴之间 ，也可能泛起产品和营业上的竞争 。字母AI在近期的《争取AI制高点 ，谷歌和Anthropic必有一战》一文中曾总结 ，“若是Anthropic使用谷歌的TPU训练出了远超Gemini的模子 ，那谷歌在应用层的竞争将变得越发难题 。”

正是在这一现实之下 ，“合纵连横”最先成为AI基建名堂中的要害逻辑 。算力层面 ，面临英伟达在GPU与生态上的恒久主导 ，谷歌以TPU、云效劳和资源关系拉起稳固相助网络 ，模子公司也借此获得更可控的算力与本钱 ，此为“合纵” 。

但这种结盟并不会延伸到产品前台 。进入模子与应用层 ，竞争重新回到零和博弈：Gemini、Claude、ChatGPT在前端要面临正面厮杀 ，“连横”随之泛起 ，即在基础设施上交织相助 ，但在产品上又各自为战 。

英伟达与谷歌两大阵营并存 ，恰恰放大了这种合纵连横的结构 。不过 ，提及这一国界的形成以及两条路径之争的起源 ，还要追溯到AI爆发前的10年 。

02

GPU与TPU之争 ，源自“前AI时代”

在天生式AI成为全球焦点之前 ，英伟达已提前十余年结构算力生态 。

2006年CUDA宣布 ，使GPU首次成为可被通用编程挪用的并行盘算平台 ，开发者得以绕开硬件细节直接释放算力潜能 。随后 ，PyTorch、TensorFlow等主流框架相继围绕CUDA构建 ，GPU也从图形加速器演变为AI训练与推理的事实标准底座 。

CUDA的价值不止“让GPU可编程” ，更在于打造了独家软件生态这一壁垒 。

英特尔前CEO帕特·基辛格 ，在去年接受采访时直言 ，英伟达真正的护城河在于“CUDA以及NVLink这样的软件和互连系统” ，而不但仅是简单代GPU的性能优势 。

这一系统优势在2012年迎来爆发点 ，多伦多大学的Alex Krizhevsky等人使用两块英伟达GPU在ImageNet挑战赛上训练出AlexNet并一举夺魁 ，展示了大规模神经网络与GPU并行盘算连系的重大潜力 ，成为行业关注的里程碑事务 。

但在深度学习浪潮爆发的同时 ，大规模神经网络对算力效率和能耗也提出新要求 。此时 ，谷歌意识到 ，依赖通用GPU在大规模推理和训练时 ，保存着本钱高且功耗大等问题 。

于是 ，从2015年起 ，谷歌最先研发TPU——一种面向神经网络推理负载的定制芯片 。彼时的目的还不是今天的通用AI盘算 ，而是支持搜索、翻译和广告等焦点营业中的深度学习模子 ，在数据中心内以更低能耗、更稳固时延完成大规模推理使命 。

2018年 ，谷歌将TPU正式引入Google Cloud ，对外开放使用 ，试图证实TPU在云端的现实价值 。ResNet-50等模子的测试数据显示 ，TPU上训练可显著缩短时间并降低本钱 ，使原本需要数天的使命在更短周期内完成 。

不过 ，在几年后的天生式AI爆发初期 ，英伟达迅速成为了谁人最大赢家 。2020—2022年 ，大模子训练从研究走向工程化 ，A100等GPU依附成熟的软件生态和稳固供应 ，成为各大云厂商和模子公司的默认选择 。

TPU的转折点 ，泛起在算力需求一连放大之后 。2023年起 ，随着大模子推理负载激增、电力与本钱压力上升 ，谷歌TPU因在单位能耗和价钱性能比上的优势最先受到行业重视 ，逐步获得更普遍接纳 。

字母AI在此前的报道《AI在美国“与民争电”》中曾披露 ，AI数据中心的惊人能耗 ，已经迫使美国AI企业亲自下场 ，投身能源基础设施建设 。因此 ，TPU的能耗和本钱优势 ，无疑是吸引诸多AI企业用户的主要因素 。

另一方面 ，为降低开发者迁徙门槛 ，谷歌近年显着加大了TPU的软件生态投入 。去年 ，曾有多家外媒披露 ，谷歌正推进代号为TorchTPU的内部项目 ，焦点目的是提升TPU对PyTorch的原生支持能力 。

据相识 ，该项目与Meta的需求亲近相关 ，部分软件组件可能开源 ，以缩小TPU与英伟达GPU在主流开发情形中的使用差别 。

事实上 ，以谷歌为代表的TPU生态的生长 ，一定水平上也宏观层面 ，对冲了英伟达一直占有绝对主导职位的担心 。

“让一家企业成为全球AI未来的守门人是危险的 ，会带来严重的经济危害 。”美国参议员伊丽莎白·沃伦 ，曾这样呼吁美国司法部启动对英伟达反垄断视察 。

尤其关于OpenAI这样的头部模子公司而言 ，“合纵联横”的算力名堂 ，无疑比依赖简单手艺蹊径更具战略弹性 。

03

OpenAI的“摇晃”和“押注”

在大模子爆发期 ，OpenAI就与对英伟达的算力系统牢牢捆绑在一起 。果真信息显示 ，在GPT-3时代 ，OpenAI曾动用约3,600台HGXA100效劳器、近3万块英伟达GPU举行训练 。

这种细密的关系一直一连到今天 ，去年年底 ，OpenAI宣布和英伟达睁开新一轮相助 ，妄想安排至少10吉瓦的英伟达算力系统 ，这些系统将包括数百万块英伟达GPU ，用于训练并运行下一代模子 。首批算力预计将在今年下半年上线 。

不过 ，这种细密捆绑背后 ，OpenAI也在探索“去中心化”的行动 。尤其是随着近年来模子规模与推理负载急剧上升 ，新的算力供应路径迫在眉睫 。

去年6月 ，有媒体披露称OpenAI最先通过Google Cloud租用TPU ，为包括ChatGPT在内的产品提供部分推理算力 ，希望借此降低推理本钱 。这是OpenAI首次妄想批量使用非英伟达芯片 。

OpenAI讲话人随后称“公司现在仅处于对部分谷歌TPU的早期测试阶段 ，尚无妄想举行大规模安排 。”

但这份相对榨取的回应 ，仍难以掩饰OpenAI追求供应链平衡的意图 。Forrester高级剖析师Charlie Dai此前指出 ，OpenAI最先测试TPU ，反应出“随着推理本钱一直上升 ，AI提供商正实验在英伟达GPU之外 ，寻找更具本钱控制能力的专用计划” 。

而在几个月后 ，OpenAI在10月宣布与AMD签署协议 ，将在未来几年安排最高6吉瓦的AMD GPU资源 ，妄想从今年下半年最先落地 ，进一步做实了上述看法 。

时间来到2026年头 ，近期 ，Cerebras也被纳入OpenAI的算力“鸡蛋篮” 。外媒报道称 ，双方签署了一项多年期协议 ，总额凌驾100亿美元 ，对应最高750兆瓦算力 ，并将分阶段交付至2028年 。

OpenAI在通告中由高管Sachin Katti讲话 ，称其算力战略是构建一个“Resilient Portfolio”（有韧性、抗危害的算力组合） ，按差别负载匹配差别系统；在这一组合中 ，Cerebras以“低时延推理”能力施展补位作用 。

值得关注的是 ，在手艺蹊径上 ，Cerebras走的是另一条路：把整片硅晶圆直接做成一颗“晶圆级芯片”（WSE-3） 。

Cerebras一颗芯片面积约4.6万平方毫米 ，是英伟达主流数据中心GPU（约800平方毫米）的数十倍 ，集成约4万亿晶体管和90万个焦点 ，并将盘算与存储高度集中在统一器件内 ，从而镌汰GPU集群中常见的跨卡通讯瓶颈 。

而在资源层面 ，这桩相助背后有一个无法忽视的配景：OpenAI首席执行官奥特曼 ，此前以小我私家身份投资过Cerebras 。

另一边 ，OpenAI的结构并未止步于引入外部算力替换计划 。去年以来 ，多家外媒披露OpenAI已在内部组建芯片团队 ，并与博通睁开相助 ，推进自研AI加速器芯片 ，研发重点是围绕自身模子系统 ，优化推理负载与系统级效率 。

奥特曼曾在和博通的相助通告中体现：“通过开发我们自己的加速器（芯片） ，可以将我们在最前沿模子和产品设计中学到的履历直接嵌入硬件 ，从而释放更强盛的能力 。”

而在谷歌TPU和其他供应商之间的摇晃 ，一定水平上也映射出OpenAI关于谷歌这位竞争敌手态势的小心 。

苹果在近期宣布与谷歌告竣多年相助 ，将用Gemini模子升级Siri与Apple Intelligence 。毫无疑问 ，这一相助将强化谷歌在与OpenAI竞赛中的位置 ，牢靠其在移动端AI入口的生态影响力 。

更久远地看 ，美国AI算力工业名堂并非纯粹的阵营间的商战 ，而是一条可跨越的“楚河汉界” 。在基础设施层 ，英伟达与谷歌划分修建起两套稳固运转的算力基座 ，成为企业绕不开的恒久投入偏向 。

但这条“界线”并不料味着割裂 。对模子公司而言 ，算力是必需“合纵”的底座 ，而产品与模子竞争才是真正的战场 。越是头部玩家 ，越需要在底层结盟、在上层博弈 。

作为模子侧的头部玩家 ，OpenAI的多路径结构 ，正是这一现状的缩影：既要依托英伟达的强盛生态 ，但也不可一连单点依赖 。同时最先结构自研算力 ，为下一轮算力与模子竞赛预留空间 。

2026年 ，美国AI工业的“楚河汉界”之间 ，“合纵连横”的戏码仍将继续上演 。

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